Për të vepruar me efikasitet në mjediset urbane, robotët e lëvizshëm dhe sistemet e tjera autonome duhet të jenë në gjendje të lëvizin të sigurt në trotuare dhe të shmangin përplasjet me këmbësorët ose pengesa të tjera. Kjo është veçanërisht e vërtetë për robotët e shpërndarjes ose sistemet që janë programuar posaçërisht për të patrulluar mjediset urbane.
Hulumtuesit në Institutin e Teknologjisë të Gjeorgjisë dhe Universitetin Stanford kanë zhvilluar kohët e fundit AlienGo, një robot me katër këmbë që mund të ndjekë rrugë specifike të krijuara nga shërbimet e hartave publike duke qëndruar në trotuare dhe duke shmangur përplasjet me pengesa ose njerëz. Ky robot, i paraqitur në një punim të para-publikuar në arXiv, bazohet në një kornizë të re mësimore me dy faza me performancë të lartë për navigim të sigurt në trotuare.
“Si pjesë e këtij projekti, ne zhvilluam një robot inteligjent katërkëmbësh që mund të lundrojë në trotuare në botën reale,” tha Sehoon Ha, një nga studiuesit që kreu studimin, për TechXplore. “Puna jonë është frymëzuar nga dy burime të punës ekzistuese: Vozitje autonome dhe navigacion robotësh të brendshëm. Megjithatë, pasi lundrimi në trotuare në natyrë zakonisht zhvillohet në mjedise të pastrukturuara me një larmi të madhe këmbësorësh dhe pengesash pa asnjë korsi udhëzuese, ne gjithashtu propozuam një grup të teknikave të mësimit dhe algoritmeve për të zgjidhur këto sfida specifike “.
Fillimisht, ekipi trajnoi një rrjet nervor artificial për të lundruar në mjedise të thjeshta të trotuareve në simulime. Ky algoritëm i parë, i quajtur “ekspert”, u trajnua duke përdorur një imitues të spikatur të botës me shpejtësi të lartë dhe iu dha qasje në të ashtuquajturën “gjendje të privilegjuar” të simulimit.
Më pas, ky rrjet “ekspert” transferoi sjelljen që mësoi në një algoritëm “student” në një simulim me besnikëri të lartë. Në fund të fundit, ky rrjet “studentësh” prodhoi vëzhgime realiste të sensorëve që ngjanin me imazhe të trotuareve të botës reale.
“Studenti” përdor një rrjet tiparësh semantikë të stërvitur me porosi për të gjeneruar abstraksione që më vonë përdoren për të kontrolluar robotin, “tha Maks Sorokin, një studiues tjetër i përfshirë në studim, për TechXplore. “Kjo qasje bazohet në përvojën tonë se sjellja e dëshiruar është e vështirë të arrihet duke përdorur trajnime naive nga njëra anë në tjetrën, thjesht sepse problemi është shumë i vështirë.”
Duke përdorur kornizën mësimore me dy faza që ata zhvilluan, Ha, Sorokin dhe kolegët e tyre ishin në gjendje të arrinin një politikë efektive duke përdorur informacionin “e privilegjuar” në simulim dhe më pas transferimin e sjelljeve të fituara nga korniza në një robot të vërtetë me katër këmbë. Kur ekipi vlerësuan kornizën, ata zbuluan se ai ishte më i mirë se modelet e tjera më moderne për lundrimin në trotuare.Ata pastaj testuan gjithashtu kornizën e tyre në një mjedis real, duke e aplikuar atë në robotin AlienGo ndërsa lundronte në trotuaret në Atlanta.
“Përveç fitimeve të performancës nga përdorimi i mësimit me dy faza me botën abstrakte, ishte e habitshme të shihte se sa i lehtë ishte transferimi në botën reale me rritjen e të dhënave tona/kurimin e të dhënave,” shtoi Sorokin. “Duke pasur parasysh që gjatë stërvitjes roboti nuk ka parë kurrë ndonjë imazh të trotuareve të botës reale dhe duke pasur parasysh të gjitha kompleksitetet e botës reale, performanca pa ndonjë përshtatje ishte e dukshme, për të thënë aspak. Gjetjet tona mund të nënkuptojnë se shumë punë të kohëve të fundit Mësimi i robotikës mund të transferohet në botën reale, dhe shpresojmë të përdoret praktikisht në dobi të njerëzimit “.
Në të ardhmen, roboti katërkëmbësh i zhvilluar nga ky ekip studiuesish mund të përdoret për të përfunduar një sërë detyrash, të tilla si dërgimi i parcelave ose monitorimi i mjediseve urbane. Për më tepër, kuadri që ata zhvilluan mund të zbatohet për robotë të tjerë ekzistues ose të rinj në lëvizje për të përmirësuar aftësinë e tyre për të lëvizur në lundrimin e trotuareve.
“Ndërsa kemi bërë shumë përparim në transferimin për navigim, ka ende shumë sfida të mbetura,” tha Sorokin. “Disa nga sfidat që lidhen me lundrimin që ne ende duhet të kapërcejmë përfshijnë kalimin në rrugë, trajtimin dinamik të pengesave dhe ndërveprimin me objektet e botës reale dhe njerëzit, megjithatë, qasja jonë nuk është e kufizuar në lundrim, ajo potencialisht mund të zbatohet në shumë robotë aplikime, të tilla si manipulimi, lëvizja dhe të tjerët. Ne jemi të ngazëllyer për të parë aplikimet e tij në zonat kërkimore ngjitur. ”
Jie Tan, një nga studiuesit në ekip, aktualisht punon në Google, por opinionet e shprehura në këtë artikull nuk përfaqësojnë opinionet e Google./abcnews.al
